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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230050A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/096;G06N3/088;G06N3/0455;G06N3/084;G06F18/22
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请适用于道路安全技术领域，提供了一种道路安全隐患识别处理方法、设备及介质，该方法包括：利用训练后的学生模型和指令微调对原始大语言模型进行训练，得到训练后的大语言模型；将道路的图像数据输入训练后的学生模型，得到道路隐患分类结果；将图像数据输入训练后的大语言模型，得到道路隐患描述文本；获取道路隐患描述文本与道路隐患分类结果的相似度；若相似度不满足预设相似度条件，则调整大语言模型的参数，将调整后的大语言模型作为训练后的大语言模型，重新获取图像数据的道路隐患描述文本；若满足预设相似度条件，则利用训练后的大语言模型输出道路隐患描述文本对应的隐患解决方案。本申请能提高道路安全隐患排查的效率和精准度。
主权项：1.一种道路安全隐患识别处理方法，其特征在于，包括：利用训练后的学生模型和指令微调对原始大语言模型进行训练，得到训练后的大语言模型；所述指令微调的指令微调数据为交通领域的安全知识数据；所述训练后的学生模型是利用多个有标签的道路图像训练样本和学生模型对教师模型进行蒸馏学习得到的，所述教师模型为经过预训练的图像分类模型；将需进行安全隐患识别处理的道路的图像数据输入所述训练后的学生模型，得到所述图像数据的道路隐患分类结果；将所述图像数据输入训练后的所述大语言模型，得到所述图像数据的道路隐患描述文本；获取所述道路隐患描述文本与所述道路隐患分类结果的相似度；若所述相似度不满足预设相似度条件，则对所述大语言模型的参数进行调整，并将调整后的大语言模型作为训练后的大语言模型，返回执行所述将所述图像数据输入训练后的所述大语言模型，得到所述图像数据的道路隐患描述文本的步骤；若所述相似度满足所述预设相似度条件，则利用训练后的所述大语言模型输出所述道路隐患描述文本对应的隐患解决方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种道路安全隐患识别处理方法、设备及介质
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